Watafiti wa uhandisi wameonyesha kuwa akili bandia (AI) inaweza kubuni viraka ngumu vya wireless ndani ya masaa machache—kazi ambayo kawaida ingechukua wiki kadhaa kwa wanadamu kufanya. Mipango ya viraka iliyotengenezwa na AI si tu ilionyesha ufanisi mkubwa bali pia iliacha mbinu tofauti kimsingi—mbinu ambayo mbunifu wa mzunguko wa kibinadamu huenda asingeweza kufikiria. Watafiti walidhaminisha matokeo yao katika utafiti uliochapishwa tarehe 30 Disemba 2024, katika jarida la Nature Communications. Utafiti huu ulilenga kwenye viraka vya wireless vya millimeter-wave (mm-Wave), ambavyo vinakabiliwa na changamoto kubwa kwa watengenezaji kutokana na ugumu wao na hitaji la kupunguza saizi. Viraka hivi ni vipengele muhimu vya modemu za 5G, ambazo sasa ni kawaida katika simu za mkononi. Hivi sasa, watengenezaji wanategemea mchanganyiko wa utaalamu wa kibinadamu, michoro maalum za mzunguko, na mifano iliyokubaliwa. Kila muundo mpya unafanyiwa mchakato mrefu wa kuboresha ambao unategemea majaribio na makosa, mara nyingi kutokana na asili ngumu ya viraka, ambayo inaweza kuwa vigumu kwa wanadamu kuelewa kikamilifu. Hii husababisha mbinu ya kihafidhina, inayofanya kazi kwa kuzingatia mafanikio ya hapo awali. Katika utafiti huu, hata hivyo, watafiti kutoka Princeton Engineering na Taasisi ya Teknolojia ya India walidhani kwamba mifano ya AI ya kujifunza kwa kina inaweza kutekeleza mkakati wa kubuni wa kinyume—ambao unafafanua matokeo yanayohitajika na kuruhusu algorithimu kuandika pembejeo na vigezo vinavyohitajika. AI inachukulia kila kiraka kama kitengo chenye umoja badala ya mkusanyiko wa vipengele vilivyopo vinavyohitaji kuunganisha. Kwa hivyo, mifumo ya jadi ya kubuni viraka, ambayo mara nyingi ina kutofautiana na kueleweka vibaya, inatupwa. Je, ni nini kinachokuja katika kubuni viraka? Katika utafiti huu, miundo iliyoundwa "inaonekana kuwa na umbo la bahati nasibu, " aliandika mwandishi mkuu Kaushik Sengupta, profesa wa uhandisi wa umeme na kompyuta huko Princeton.

"Wanadamu hawawezi kuyakabili kikamilifu. " Wakati timu ya Sengupta ilipounda viraka, waligundua kuwa michoro iliyotengenezwa na AI ilifikia viwango vya utendaji vinavyopita vile vya mifano iliyopo. Ingawa matokeo haya yanaonyesha kwamba AI inaweza kuchukua nafasi ya kubuni viraka ngumu kama hizi, Sengupta alisisitiza kuwa changamoto bado zipo, zinazohitaji kuingilia kati kwa wabunifu wa kibinadamu. Kwa umuhimu, wengi wa michoro zilizoanzishwa na algorithimu zilikutana na kushindwa—kama vile "mdoido" unaoonekana na zana za AI za sasa zinazounda. "Lengo si kubadilisha wabunifu wa kibinadamu kwa zana, " Sengupta alisisitiza. "Ni kuhusu kuongeza uzalishaji kupitia zana mpya. " Maendeleo ya haraka ya michoro ya kurudi pia yanafungua njia mpya. Baadhi ya michoro ya viraka inaweza kuzingatia ufanisi wa nishati, huku zingine zikipa kipaumbele utendaji au maeneo ya masafa yaliyopanuliwa. Kadri viraka vya wireless vinavyokuwa na umuhimu mkubwa, vinavyoendeshwa na damu inayoongezeka ya kupunguza saizi, utafiti huu unawakilisha maendeleo muhimu. Sengupta alipendekeza kwamba ikiwa mbinu yao ingeweza kutumika katika nyanja nyingine za kubuni mzunguko, inaweza kuleta mabadiliko makubwa katika jinsi vifaa vya kielektroniki vinavyoendelezwa katika siku zijazo. "Hii ni mwanzo tu wa kile kilicho mbele katika nyanja hii. "